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明确日最低气温对于评估低温对作物的危害、指导人们及时采取补救措施、保障粮食安全具有重要意义.克里格是近地面温度场插值的主流方法,但其平滑效应会导致低值区域被过高估计而高值区域被过低估计.对2011年12月12日冷空气影响下的海南岛日最低气温,采用交叉验证法评估了普通克里格和带漂移的克里格两种插值法的预测精度;并对克里格插值法和序贯高斯模拟法产生的当日海南岛最低气温的空间分布进行对比分析.结果表明:带漂移克里格法的预测精度(r=0.86)并不显著优于普通克里格法(r=0.86);序贯高斯模拟能产生多个等概率的符合数据整体分布和方差函数的模拟结果,模拟结果克服了克里格插值的平滑效应,能够比克里格插值更加真实地反映当日最低气温的空间分布;在低温区域,气温变化小,序贯高斯模拟结果的条件方差小于普通克里格方差;潜在寒害区的空间不确定性能够通过多个序贯高斯模拟实现并加以量化.序贯高斯模拟在低温导致农业气象灾害的评估中具有较高的应用价值.
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基于地理加权回归克里格的日平均气温插值 总被引:2,自引:0,他引:2
气温是大量农业、水文、气候、生态模型的输入变量.在地形复杂的区域,考虑气温与环境变量的线性回归关系和残差的自相关性的方法(如回归克里格法,regression Kriging,RK)是目前气温插值的主要方法.但此类方法多使用基于普通最小二乘的全局回归技术,没有顾及回归关系的空间非平稳性.地理加权回归克里格(geographically weighted regression-Kriging,GWRK)是一种既能顾及回归关系的空间非平稳性、又能考虑残差的自相关性的一种插值方法.本文用RK和GWRK对海南岛2013年12月18日的日平均气温进行插值并进行比较研究.依相关性分析和逐步回归分析的结果,采用RK1(以海拔为辅助变量)、GWRK1(以海拔为辅助变量)、RK2(以纬度、海拔、海陆距离为辅助变量)和GWRK2(以海拔、海陆距离为辅助变量)4种模型进行研究,并用80个验证站评估4种模型的精度.结果表明:GWRK1模型的最大正误差、最大负误差、平均绝对误差、均方根误差均最接近于0.从最大正误差、平均绝对误差、均方根误差3个指标看,考虑更多辅助变量的RK2、GWRK2模型反而不及只考虑海拔的RK1、GWRK1模型,表明RK2、GWRK2模型中辅助变量之间的相关性对插值结果有较大影响. 相似文献
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